KV Cache 是大模型推理性能优化的一个常用技术，该技术可以在不影响任何计算精度的前提下，通过空间换时...
KV Cache）而没有查询缓存（Q Cache），主要是由于Transformer 模型的自注意力机制的工作方式。以下是具...
在序列的 t 位置,Q 只有当前位置的 𝑞𝑡q_t 参与了计算,而 K 和 V 多个位置参与了计算,所以需要 KV Cache,而不需要 Q Cache。 在没有 Causal Mask 时,计算 t 位置的 Attention 需要未来的 KV,这在实际进行自回归推理时无法得到;加上 Causal Mask 之后,只需要 1,2,…,t 位置的 KV 就可以进行推理。
总之,KV Cache是一种用于提高Transformer架构的推理效率的技术,通过缓存K和V矩阵,从而避免不必要的计算,但由于Q矩阵通常不稳定,因此不会被缓存。这种方法在实际应用中可以显著提高大型神经网络的推理性能。
相比之下，每次推理都需用到当前与过去的KV，这些元素在后续推理中立即重用，因此缓存KV能显著提升推理效率。结论 基于对K、Q在Attention操作中的角色差异以及Causal Mask的作用分析，可以得出选择KVCache而非QCache的决策理由。这一策略不仅优化了LLM的推断速度，更确保了推理过程的高效与准确。
因为每次请求可能被转发到不同的机器上，而这些机器上的显存中存放的KV cache是独立的。
DeepSeek V2开源大模型为什么可以节省90% 以上KV Cache? #小工蚁 - 小工蚁于20240512发布在抖音,已经收获了23.3万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
我们使用了 code as cache 的方法,把数据库里的内容的不必在运行时做的 transformation 都在 compile time 完成,然后在 run time 结合记叙文三要素,得到最终的结果。以前我们系统中我们最慢的 API,采用新的 engine,如今快了至少数十倍 —— 尤其是在低并发下就惨不忍睹的 95 percentile response time(高并发...